本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置及設(shè)備，其中，方法包括：利用目標(biāo)模型，基于目標(biāo)業(yè)務(wù)所屬領(lǐng)域的目標(biāo)知識(shí)，生成與預(yù)設(shè)第一提示信息對(duì)應(yīng)的第一處理結(jié)果，并確定第一處理結(jié)果中與目標(biāo)知識(shí)不匹配的第一子結(jié)果，然后，可以根據(jù)目標(biāo)模型的SAE編...

本發(fā)明公開(kāi)一種基于大模型協(xié)同智能代理的NL2SQL與NL2VIS方法，屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域。所述NL2VIS方法包括：在數(shù)據(jù)庫(kù)模式中獲取與自然語(yǔ)言查詢相關(guān)的候選數(shù)據(jù)庫(kù)模式，并根據(jù)該候選數(shù)據(jù)庫(kù)模式包含的表數(shù)量，得到該自然語(yǔ)言查詢對(duì)應(yīng)的...

本發(fā)明公開(kāi)一種基于大模型的事理圖譜自動(dòng)構(gòu)建、溯因、推演方法及系統(tǒng)，屬于人工智能與知識(shí)工程交叉領(lǐng)域。所述構(gòu)建方法包括：分別基于本體類別樹(shù)和事件類別樹(shù)，構(gòu)建目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景的知識(shí)圖譜和事件圖譜；將知識(shí)圖譜和事件圖譜傳遞至大模型，生成事理圖譜；其...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視覺(jué)語(yǔ)言模型的文本驅(qū)動(dòng)可視化優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于屬于自然語(yǔ)言處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)交叉技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明為解決現(xiàn)有Text2Vis方法反饋閉環(huán)缺失、視覺(jué)語(yǔ)言模型適配能力不足以及泛化與兼容性差的問(wèn)題，通過(guò)構(gòu)建包含劣化樣本與優(yōu)質(zhì)...

本發(fā)明屬于軟件測(cè)試領(lǐng)域，涉及一種基于用戶手冊(cè)的功能導(dǎo)向知識(shí)圖譜構(gòu)建與測(cè)試場(chǎng)景自動(dòng)生成方法與系統(tǒng)。該方法包括：對(duì)待測(cè)應(yīng)用的用戶手冊(cè)進(jìn)行預(yù)處理，包括格式統(tǒng)一和結(jié)構(gòu)化處理，并提取文檔的層次結(jié)構(gòu)和內(nèi)容單元；通過(guò)大型語(yǔ)言模型從預(yù)處理后的用戶手冊(cè)中...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)的SQL查詢語(yǔ)句智能生成方法及系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明為解決現(xiàn)有Text?to?SQL方法無(wú)法處理視覺(jué)依賴查詢、缺乏多模態(tài)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集、視覺(jué)信息與數(shù)據(jù)庫(kù)模式映射困難以及訓(xùn)練范式未充分利用視覺(jué)?schem...

本發(fā)明公開(kāi)一種基于大模型智能體強(qiáng)化微調(diào)的云原生故障診斷方法及系統(tǒng)，屬于智能運(yùn)維和人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于將故障主動(dòng)注入云原生環(huán)境，并對(duì)故障發(fā)生前后的多模態(tài)運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；場(chǎng)景構(gòu)建模塊，用于基于預(yù)處理后的多...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于TEE的差分不經(jīng)意批量樹(shù)模型推斷方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息安全領(lǐng)域。本發(fā)明為解決現(xiàn)有TEE中樹(shù)結(jié)構(gòu)模型在批量推斷過(guò)程中存在訪問(wèn)模式可觀測(cè)、易受側(cè)信道攻擊的問(wèn)題，通過(guò)在受保護(hù)執(zhí)行域內(nèi)引入虛假樣本生成、不經(jīng)意混洗、...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于陰影特征的水下側(cè)掃聲納圖像目標(biāo)識(shí)別方法。本方法為：1)獲取多個(gè)水下側(cè)掃聲納圖像并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注，得到多個(gè)訓(xùn)練樣本；2)利用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練水下聲納圖像目標(biāo)識(shí)別模型；水下聲納圖像目標(biāo)識(shí)別模型包括特征提取模塊、特征融合模塊和目...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于語(yǔ)義粒度感知的多模態(tài)隱晦違規(guī)內(nèi)容檢索方法及系統(tǒng)，屬于圖文多模態(tài)內(nèi)容檢索技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明為解決隱晦違規(guī)內(nèi)容難以通過(guò)顯式文本描述實(shí)現(xiàn)有效檢索的技術(shù)問(wèn)題，通過(guò)構(gòu)建由聚類、矩陣分解、量化和唯一性編碼組成的圖像標(biāo)識(shí)符，利用多模...

本發(fā)明公開(kāi)一種針對(duì)命令行選項(xiàng)參數(shù)的高效模糊測(cè)試方法及系統(tǒng)，屬于模糊測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：在選項(xiàng)組構(gòu)建模塊中提取并分組選項(xiàng)參數(shù)，形成初始選項(xiàng)組；在聯(lián)合變異模塊中對(duì)選項(xiàng)組進(jìn)行多參數(shù)同時(shí)變異，生成測(cè)試輸入；通過(guò)執(zhí)行與覆蓋率分析模塊插樁并...

本發(fā)明公開(kāi)了一種工業(yè)事件智能體的自適應(yīng)處理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及裝置，屬于大模型計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明獲取工業(yè)事件信息，并輸入至事件信息分解模型中，得到待處理期望數(shù)據(jù)；根據(jù)大模型自適應(yīng)層參數(shù)將待處理期望數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為自適應(yīng)執(zhí)行參數(shù)；根據(jù)自適應(yīng)執(zhí)行...

本發(fā)明公開(kāi)了一種工業(yè)知識(shí)推薦方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及裝置，涉及數(shù)據(jù)推薦技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)采集第一知識(shí)數(shù)據(jù)和第二知識(shí)數(shù)據(jù)，并生成待推薦標(biāo)簽；將待推薦標(biāo)簽輸入至推薦算法中，得到推薦數(shù)據(jù)；根據(jù)推薦數(shù)據(jù)生成相應(yīng)的推薦方法。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中的工業(yè)知識(shí)...

本發(fā)明屬于人工智能與知識(shí)工程技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種面向博弈認(rèn)知增強(qiáng)的多模態(tài)知識(shí)圖譜構(gòu)建與交互式探索方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取多源異構(gòu)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，將非文本模態(tài)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為描述文本，并抽取知識(shí)三元組；根據(jù)抽取的知識(shí)三元組構(gòu)建多模態(tài)知識(shí)圖譜；...

本發(fā)明公開(kāi)了隨機(jī)化方法及單一秘密領(lǐng)導(dǎo)者選舉方法，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)與信息安全技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明為解決腐化敵手可利用隨機(jī)化過(guò)程干擾系統(tǒng)狀態(tài)、導(dǎo)致領(lǐng)導(dǎo)者選舉不公平且隱私性不足的技術(shù)問(wèn)題，通過(guò)利用隨機(jī)因子承諾與分級(jí)廣播構(gòu)建近似唯一隨機(jī)化組件，并以該...

本發(fā)明公開(kāi)一種基于事件鏈可解釋性因果推理的意圖預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于人物意圖預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：將目標(biāo)人物的事件文本轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的事件表示，所述標(biāo)準(zhǔn)化的事件表示包括：事件、事件發(fā)生時(shí)間、事件觸發(fā)詞和該事件觸發(fā)詞的論元以及事件的上下...

本發(fā)明公開(kāi)了一種指令的動(dòng)態(tài)模擬執(zhí)行擴(kuò)展和驗(yàn)證方法，其步驟為：1）獲取目標(biāo)處理器的指令語(yǔ)義數(shù)據(jù)并定義一組蛻變關(guān)系；2）基于指令語(yǔ)義信息生成指令語(yǔ)義函數(shù)，作為參考模型；3）基于參考模型生成隨機(jī)測(cè)試用例；4）利用大模型挖掘指令的蛻變關(guān)系；5）...

本發(fā)明公開(kāi)一種基于事理圖譜增強(qiáng)的企業(yè)戰(zhàn)略決策方法及系統(tǒng)，屬于企業(yè)智能決策技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：依據(jù)多源商業(yè)情報(bào)構(gòu)建事理圖譜，所述事理圖譜包含事件節(jié)點(diǎn)、實(shí)體節(jié)點(diǎn)以及關(guān)系邊；基于事理圖譜中事件節(jié)點(diǎn)和關(guān)系邊的置信度，抽取目標(biāo)主體的決策鏈；將...

本發(fā)明涉及一種面向抗量子密碼的混合編程語(yǔ)言程序的驗(yàn)證方法及系統(tǒng)。該方法包括：在Rocq中基于混合編程語(yǔ)言輸入待驗(yàn)證的密碼協(xié)議程序；通過(guò)模塊系統(tǒng)形式化建模密碼協(xié)議程序中的子程序，并基于混合編程語(yǔ)言的統(tǒng)一的語(yǔ)法框架描述密碼協(xié)議程序中的經(jīng)典程...

本發(fā)明涉及一種基于信息目標(biāo)映射和受限分布連貫性的多模態(tài)表示學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)。該方法包括：準(zhǔn)備下游任務(wù)多模態(tài)數(shù)據(jù)集；隨機(jī)初始化多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將訓(xùn)練集根據(jù)模態(tài)進(jìn)行劃分并獲得多模態(tài)表征；基于信息論中的信息處理不等式計(jì)算損失函數(shù)；在保持受限等距...